Informe final del proyecto: Generando valor a partir de datos históricos del programa de mejoramiento genético de arroz de INIA

Abstract

El Programa de Mejoramiento Genético de Arroz de INIA (PMGA) busca obtener mejores cultivares de arroz para el sector productivo. Para ello genera líneas experimentales y las selecciona en base al comportamiento evaluado en ensayos de campo y laboratorio. La precisión de esta selección depende de la calidad de los ensayos, el número de repeticiones, localidades y años de evaluación, y la magnitud de efectos y variabilidad debida a factores ambientales (año, localidad), y de interacción genotipo por ambiente (respuesta diferencial de las líneas a los ambientes). Cuantificar estas fuentes permitiría encontrar la distribución de recursos que maximice la ganancia genética con menores costos y tiempo. Para ello se requiere el análisis conjunto de ensayos a través de múltiples años y ambientes. Sin embargo, actualmente los ensayos del PMGA son analizados por separado debido a que los datos están fragmentados en una multiplicidad de soportes y formatos que impiden su análisis conjunto. Esta sub-utilización de la información disminuye la precisión de las estimaciones y por ende la ganancia genética y la eficiencia del PMGA. Este proyecto buscó mejorar la eficiencia del PMGA mediante la consolidación de todos los datos generados por el PMGA y el posterior análisis conjunto de toda la información para la selección de líneas experimentales, mejorando la ganancia genética y la estimación de los parámetros genéticos del PMGA. Se encontró una mejora de más del 20% en la precisión de las estimaciones del valor genético de las líneas en evaluación temprana cuando se analiza en forma conjunta la información de múltiples años y ensayos. Se estimó la ganancia del PMGA para rendimiento y resistencia a las principales enfermedades del cultivo, encontrándose una tendencia genética significativa y favorable en las mejores líneas evaluadas por el programa.